什么是错误术语(Error Term)？

在统计学中，误差项是每个实际观测值与模型回归线的偏差之和。回归分析用于确定两个变量（一个独立变量和一个相依变量）之间的相关程度，其结果是一条线，最能"拟合"因变量与一个或多个因变量的实际观测值。换句话说，误差项是模...

在统计学中，误差项是每个实际观测值与模型回归线的偏差之和。回归分析用于确定两个变量（一个独立变量和一个相依变量）之间的相关程度，其结果是一条线，最能"拟合"因变量与一个或多个因变量的实际观测值。换句话说，误差项是模型回归方程中的项，它将自变量实际观测值与模型预测结果之间无法解释的差异进行了汇总和解释，因此，误差项是衡量回归模型反映自变量和因变量之间实际关系的一种度量。误差项可以表示模型可以改进，例如通过添加另一个独立变量来解释部分或全部差异，或通过随机性，这意味着因变量和自变量之间没有更大程度的相关性。

攀爬绳索的人误差项也称为残差项或扰动项，根据数学惯例，误差项是模型回归方程中的最后一项，用希腊字母epsilon（ε）表示经济学家和金融行业的专业人士经常使用回归模型，或者至少是他们的结果，来更好地理解和预测各种各样的关系，比如货币供应量的变化与通货膨胀之间的关系，股票市场价格如何与失业率相关，或者商品价格的变化如何影响经济部门中的特定公司。因此，误差项是一个需要牢记并跟踪的重要变量，因为它衡量的是任何给定模型没有反映或解释的程度，因变量和自变量之间的实际关系。在回归分析中通常有两种类型的误差项：绝对误差和相对误差误差是前面定义的误差项，自变量实际观测值与模型预测结果的差值，由此导出相对误差定义为绝对误差除以模型预测的准确值，用百分数表示，相对误差被称为百分比误差，这一点很有帮助，因为它将误差项放在更大的角度上。例如，当试图建立一个显示两个或更多变量的回归模型时，当预测值为10时，误差项1比预测值为100万时的误差项1差得多相互关联。

发表于 2020-08-08 12:27
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分类：经济金融

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